Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это финальная модель, подготовленная для инференса и предназначенная для генерации кода после supervised fine-tuning. Она основана на Qwen3-1.7B-Base и содержит 1,7 млрд параметров; архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM. Обучение включало данные для кодирования и равномерное воспроизведение обучающих примеров; указан шаг оптимизатора 102. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код, а контекст составляет до 32 768 токенов.
Модель подходит для генерации фрагментов кода и ответов на запросы по программированию. В карточке указаны Transformers и формат Safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.
Сценарии применения
генерация кода по текстовому описанию
создание примеров кода для задач программирования
подготовка ответов на вопросы о коде
автодополнение небольших фрагментов кода
Ограничения
Модель обучена для программирования, однако README не сообщает результаты оценки качества или перечень поддерживаемых языков программирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Inference-ready final coding-SFT model for q3_1p7b_sft_rp_uniform_lam1 at optimizer step 102. Training uses qwen3_1p7b_s500_code_sft_data, order ordered, replay strategy uniform, and replay lambda 1.0.
See delivery_manifest.json for immutable source lineage and file checksums.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров